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龙图腾网获悉国家开放大学申请的专利一种基于5G的智能巡考监考方法、系统及电子设备获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116308907B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310088897.7，技术领域涉及：G06Q50/20；该发明授权一种基于5G的智能巡考监考方法、系统及电子设备是由贺媛婧;杨亚菲;袁亚兴设计研发完成，并于2023-02-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于5G的智能巡考监考方法、系统及电子设备在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于5G的智能巡考监考方法、系统及电子设备，其方法包括：构建考场巡查图，从人员数据库中，调取与每个考试人员相关的人员信息集；构建对应考试人员的作弊矩阵，并得到作弊特征；对同类作弊特征按照数量最大到最小的排序，得到第一排序结果，按照对不同作弊特征的权重部署，对对应考试场所的特征重要性进行由大到小的排序，得到第二排序结果；锁定重点监督特征以及非重点监督特征，得到第一巡检方式；基于监考方式，对相应的第一巡检方式进行调整，得到第二巡检方式；按照对考场巡查图中所有考试场所的第二巡检方式以及考场巡检图中考试场所的场所部署，得到第三巡检方式。降低人为监考的消耗以及提高监考智能化。

本发明授权一种基于5G的智能巡考监考方法、系统及电子设备在权利要求书中公布了：1.一种基于5G的智能巡考监考方法，其特征在于，包括： 步骤1：构建考场巡查图，并获取所述考场巡查图中每个考试场所的考试人员； 步骤2：从人员数据库中，调取与每个考试人员相关的人员信息集； 步骤3：根据所述人员信息集，构建对应考试人员的作弊矩阵，并得到对应考试人员的作弊特征； 步骤4：根据获取的作弊特征，获取得到对应考试场所的所有作弊特征，并对同类作弊特征按照数量最大到最小的排序，得到第一排序结果； 同时，按照预先设置的对不同作弊特征的权重部署，对对应考试场所的特征重要性进行由大到小的排序，得到第二排序结果； 步骤5：根据第一排序结果以及第二排序结果，锁定重点监督特征以及非重点监督特征，得到第一巡检方式； 步骤6：获取每个考试场所所分配的监考人员的历史监考状态，获取得到对应考试场所的监考方式，并基于所述监考方式，对相应的第一巡检方式进行调整，得到适配的第二巡检方式； 步骤7：按照对所述考场巡查图中所有考试场所的第二巡检方式以及所述考场巡检图中考试场所的场所部署，得到第三巡检方式，实现智能巡考监考； 其中，步骤3，包括： 对同个考试人员的人员信息集进行解析，构建得到对应考试人员的作弊矩阵Z； 其中，An1表示根据解析结果获取的对应考试人员在科目A第n1次考试时的行为子矩阵；Bn1表示根据解析结果获取的对应考试人员在科目B第n1次考试时的行为子矩阵； 获取所述作弊矩阵Z中每个行为子矩阵的行为子特征，并构建得到针对同个考试科目的特征阵列； 计算每个特征阵列的行为参考值X； 其中，simsi1,sj1表示对应特征阵列中第i1个行为子特征与第j1个行为子特征的相似值，且i1≠j1；simsi1,sj1max表示从所有simsi1,sj1中获取的最大相似值；m表示从所有simsi1,sj1中获取满足的行为子特征的个数；n1表示对应特征阵列中的行为子特征的总个数，且与对应行的行为子矩阵的数目一致； 当所述行为参考值大于或等于预设值时，从同个考试科目所对应的所有simsi1,sj1中提取数量最多的一致子行为； 当所述行为参考值小于预设值时，对同个考试科目所对应的所有simsi1,sj1进行大小非重叠排序，并获取前个simsi1,sj1对应存在的匹配子行为，其中，[]表示取整符号； 根据所述作弊矩阵中每行所对应的最后子行为以及每行考试科目的科目属性，得到所述考试人员针对不同考试科目的作弊特征。

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